使用backtrader自带的分析器（更新）

最新推荐文章于 2024-08-24 17:37:02 发布

TgpActionscript

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文章标签： python 开发语言 backtrader

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本文介绍了如何使用Python库backtrader的内置分析器来评估和优化量化交易策略。内容涵盖回测结果分析器如年化收益、夏普比率和回撤，交易结果分析器如交易分析器和交易记录，以及风险分析器如VaR和SQN，以助于深入理解策略表现和风险。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Backtrader是一个Python库，用于开发和执行量化交易策略。它提供了许多强大的功能，包括内置的分析器，用于评估和可视化策略的性能。在本文中，我们将探讨如何使用backtrader自带的一些分析器来分析和优化我们的策略。

Backtrader提供了多个内置的分析器，包括回测结果分析、交易结果分析、风险分析等。下面我们将介绍其中一些常用的分析器，并提供相应的代码示例。

回测结果分析器

回测结果分析器用于评估策略的整体表现。backtrader提供了多个回测结果分析器，包括AnnualReturn（年化收益）、SharpeRatio（夏普比率）、DrawDown（回撤）等。

以下是使用回测结果分析器的示例代码：

from __future__ import (absolute_import, division, print_function, unico

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Backtrader官方中文文档:第十二章Analyzers分析器

汇渊科技

06-10

1356

backtrader官方https://backtrader.com/docu/analyzers/analyzers/ 全部内容

Backtrader量化平台分析器教程

OlqCommon_Lisp的博客

09-18

317

在Backtrader中，分析器（Analyzer）是一个强大的工具，用于计算和展示策略的各项指标和统计数据。本文将介绍如何使用Backtrader的分析器来评估和优化策略，并提供完整的源代码和相应的描述。本文介绍了如何使用Backtrader量化平台的分析器来评估策略，并提供了完整的源代码和相应的描述。通过使用分析器，我们可以获得策略的各项指标和统计数据，从而帮助我们评估和优化策略的表现。然后，我们添加了我们之前定义的策略，并使用Yahoo Finance数据源添加了股票数据。在这个例子中，我们将使用。

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【PA交易】BackTrader: 讨论下分析器和评测指标

心宽体宽的宽宽

06-25

1366

BackTrader提供了多种分析器，初用起来比较混乱，本文没有复制粘贴基础用法，而是对于分析器的内部框架以及适配性做出了讨论；同时简要介绍了几个经典的评测指标。

Backtrader 文档学习- Analyzers

六月闻君

02-01

1475

analyser 分析器，分析交易系统表现，不仅是否仅获得利润，还是以高风险获得利润，或者与参考资产（或无风险资产）。与Strategy紧密结合，使用的架构方法基本相同。内存方面开销不大，因为即使在分析了数千个价格bar之后，在内存中只保留一个结果。

backtrader 自定义分析器，解决多股回测难分析困难问题

laoshuiqiang的博客

06-18

1002

记录开平仓所有订单的指标，订单号，股票，买入日期，买价，卖出日期，卖价，收益率，利润，利润总资产比，股数，股本，仓位比，累计收益，持股天数，最大利润，最大亏损。定义：计算每次交易，投入资金占总资金的最优比率的分析者，声称每次交易按此比例投入资金得到的回报最大，风险最小。多股回测时，需要遵守规则，规定回测第 0 位置的数据为回测时间参考，不参与回测，一般是大盘指数。到这里，可以获取到回测的结果，通过回测的结果，自己可以轻松实现多股回测的可视化。其中，K为凯利公式，W胜率，R为盈亏比，即平均盈利除以平均损失。

使用backtrader自带的一些分析器（更新）

OlqCommon_Lisp的博客

09-24

181

我们演示了如何计算夏普比率、年化收益率和最大回撤，并提供了相应的示例代码。通过深入理解和使用这些分析器，我们可以对交易策略的风险和回报进行更准确的评估，并作出更明智的决策。Backtrader是一个强大的开源交易策略开发框架，它提供了许多内置的分析器，用于评估和监视交易策略的性能。本文将介绍如何使用backtrader自带的一些分析器，并提供相应的示例代码。年化收益率是衡量交易策略相对于初始资本的回报率的指标，可以用来评估策略的长期盈利能力。安装完成后，我们可以开始使用backtrader自带的分析器。

backtrader源码解析_BackTrader量化交易案例图解

weixin_39949473的博客

12-24

2659

第1章　BackTrader简介11.1　BackTrader量化软件的特点21.2　进入神奇的Python世界31.3　TOP极宽量化工具函数库41.4　量化回测“四步曲”51.5　案例：完整的量化版“Hello”程序7第2章　数据预处理112.1　数据格式122.2　Lines内部数据格式142.3　数据目录172.4　指数代码文件182.5　数据预处理函数182.6　案例：数据预处理20第3...

《BackTrader量化交易图解》第9章：回测结果分析

C与Python实战

01-12

2819

由图可以看出， analyzer.Analyzer子模块是所有分析模块的基础，定义了量化分析主要的类函数。变量用于保存回测分析数据，该变量本身是复合字典格式，提取的各组分析数据都是标准的 dict 字典格式，各组分析数据的返回值也都是 dict 字典格式，可方便大家提取使用。比较专业的Analyzer分析类指标，只在进行一些特殊分析的时候才需要使用，本节讲解比较简单的量化回测分析案例，介绍量化分析的基本操作，仅使用到一些常用的量化分析指标，如Sharp、 MaxDown等。

【backtrader源码解析47】analyzer中annualreturn、timereturn、returns等几个计算收益率的文件解读(枯燥，仅供参考)

云金杞

06-11

1046

annualreturn.py timereturn.py returns.py

量化框架backtrader之一文读懂Analyzer分析器

richardzhutalk的博客

06-11

1900

策略绩效评价是量化交易很重要的一环，投资不仅需要了解策略的收益率，也需要了解策略的风险。backtrader提供多种analyzer分析器，可以输出多种绩效指标，用来分析策略回测的效果

Backtrader系列教程⑥:策略篇

qq_41578115的博客

01-16

5392

今天的《策略篇》先会对 Strategy 常规策略实现操作做一个汇总，然后再介绍一种更为简单的策略实现方式——信号策略；还会重点介绍策略收益评价指标的生成方式；最后会介绍策略参数优化功能。通过 Strategy 类开发策略从《Backtrader 来了～》到现在，相信大家对 Backtrader 中的 Strategy 策略类应该不再陌生了，知道策略逻辑都写在 Strategy 类里，还知道 Strategy 类里有__init__() 、next() 、notify_order()、notify_

Backtrader 文档学习- 整体架构功能分析理解

六月闻君

02-18

5624

backtrader是一个用于开发和执行交易策略的Python框架。它提供了一套完整的工具和功能，使得用户可以方便地进行策略回测、实盘交易以及数据分析。backtrader的入口为Cerebro类，该类将所有输入(Data Feeds)、策略 (Strategy)、观察者(Observers)、策略评估(Analyzers) 、经纪人（Broker）、订单（Order）、交易（Trade）和日志记录(Writers)整合起来，实现回测以及交易，并返回结果和图表。

量化交易backtrader实践(四)_评价统计篇(1)_内置评价

AouSdu

08-24

1545

当我们已经能够制作出多个股票乘上多种策略进行回测的部分的时候，我们就会明显发现数据有点多了，一页显示不下，眼睛看不过来，也不知道怎么对比策略哪个好。所以这个时候我们就需要添加评价指标。本文对backtrader内置的Analyzer各个指标进行实践。

backtrader指标

qq_26742269的博客

02-21

1851

添加分析指标 # 添加分析指标 # 返回年初至年末的年度收益率 cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.AnnualReturn, _name='_AnnualReturn') # 计算最大回撤相关指标 cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.DrawDown, _name='_DrawDown') # 计算年化收益：日度收益 cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.Returns, _name='_Returns', tan

backtrader回测框架实例

halps的专栏

10-05

6774

详细的介绍backtrader回测的框架和主要功能，以BOLL线为例展示了交易策略开发及回测过程。

backtrader:基于信号的策略开发及参数优化

weixin_38175458的博客

10-14

1686

如果系统中同时存在SHORTEXIT 信号类型，SIGNAL_SHORT 中的多头信号将不起作用，将会使用 SHORTEXIT中的多头信号来平仓空头。analyzer['最大回撤（%）'] = result.analyzers._DrawDown.get_analysis()['max']['drawdown'] * (-1)如果系统中同时存在LONGEXIT 信号类型，SIGNAL_LONG 中的空头信号将不起作用，将会使用 LONGEXIT中的空头信号来平仓多头，如上面的多条交易信号的例子。

backtrader量化平台教程（三）分析策略的优劣

追寻神迹

03-06

3854

分析策略的优劣定投真的可行么？上文我们写了第一个简单的策略，买入并持有指数基金。我们通过回测发现，指数基金在中国是否能取得很好的收益，本质上是存疑的。那有的同学可能说，那我们使用定投策略投资指数基金的话会怎么样呢？第二个策略（定投指数基金）假设我们每月投入1万元购买指数基金，期限从2010-1-1到2019-12-31。我们回测下这个数据。图形化plot 我们可能想图形化展示下我们...

【手把手教你】入门量化回测最强神器backtrader（一）

最新发布

03-04

<think>嗯，用户想用baostock获取数据，然后用backtrader写一个ETF轮动策略，还要处理空白值，最后输出夏普比率、最大回撤，并进行可视化分析。我需要先理清楚步骤，确保每个部分都能正确实现。首先，数据获取部分。Baostock是一个免费的数据源，用户可能看中它的成本效益。需要确定获取哪些ETF的数据，比如沪深300ETF、中证500ETF之类的。记得处理空白值，可能需要检查数据是否存在缺失，用填充或者删除的方法处理。比如用pandas的fillna或者dropna。接下来是策略部分。ETF轮动通常是根据某些指标选择表现较好的ETF，比如动量策略，比如过去N天的收益率，选择最高的那个持有。在backtrader里，需要定义一个策略类，在next方法里实现轮动逻辑。可能需要计算每个ETF的动量，然后比较，调整仓位。然后处理回测结果，计算夏普比率和最大回撤。Backtrader自带一些分析工具，比如SharpeRatio和DrawDown，可能需要正确调用这些分析器，或者用quantstats库来生成报告。可视化方面，backtrader可以绘图，但用户可能更希望用matplotlib或者seaborn做更灵活的图表，比如资金曲线、回撤图等。需要注意的问题：数据对齐，确保不同ETF的数据日期一致，处理停牌等情况导致的缺失值。回测的参数设置，比如初始资金、手续费，这些会影响结果。另外，轮动频率，是每天调仓还是每周，这个在策略里要明确。可能用户没有提到的细节：比如ETF的历史数据长度，是否考虑分红再投资，滑点等因素。但作为初步策略，可能暂时不考虑这些，先实现基本功能。代码结构大致分为几个部分：数据获取与处理、策略编写、回测设置、结果分析和可视化。需要一步步来，先测试数据是否正确，再验证策略逻辑，最后分析结果。现在，具体步骤： 1. 安装必要的库：baostock、backtrader、pandas、matplotlib、numpy、quantstats。 2. 使用baostock下载ETF历史数据，可能需要循环获取多个ETF的日线数据，然后合并成DataFrame。注意处理日期格式，复权因子，以及可能的缺失值，比如某些日期没有交易，需要前向填充或删除。 3. 将数据转换成backtrader需要的格式，比如使用PandasData扩展，确保包含datetime、open、high、low、close、volume等字段。 4. 编写轮动策略：在策略初始化时预计算动量指标，比如过去20天的收益率，然后在每个调仓点选择动量最高的ETF，全仓买入，卖出其他持仓。注意处理订单执行，确保仓位正确。 5. 设置回测的初始资金、佣金、分析器等。添加SharpeRatio和DrawDown分析器，或者通过quantstats计算。 6. 运行回测，收集结果数据，比如净值曲线、交易记录。 7. 使用matplotlib绘制净值曲线和回撤图，用quantstats生成统计报告，输出夏普和最大回撤。需要注意的细节：在backtrader中，每个ETF是一个数据线，所以需要将多个数据加载到cerebro中。策略中需要跟踪每个数据的动量，并比较决定调仓。可能遇到的问题：数据未对齐导致错误，比如不同ETF的交易日不一致，需要先对齐日期。处理方式可能是在合并数据时进行填充或交集处理。测试阶段，可以用少量ETF和较短的时间周期先验证代码是否运行正常，再扩展到更长时间和更多ETF。另外，处理空白值时，需要确保没有NaN值在回测中被使用，可能导致策略逻辑错误。比如在计算动量时如果有NaN，结果会出错，所以需要在数据预处理阶段处理好。最后，可视化部分可能需要将回测结果导出为DataFrame，然后使用matplotlib绘图，或者直接使用backtrader的plot功能，但可能不够灵活。quantstats的report可以方便地生成多个指标和图表。</think>以下是使用`baostock`获取数据、`backtrader`实现ETF轮动策略的完整流程，包含缺失值处理、绩效指标计算及可视化分析： --- ### 一、环境准备 ```python # 安装必要库 !pip install baostock backtrader pandas matplotlib numpy quantstats ``` --- ### 二、数据获取与预处理 ```python import baostock as bs import pandas as pd # 定义ETF列表（示例） etf_codes = { 'sh.510300': '沪深300ETF', 'sh.510500': '中证500ETF', 'sz.159915': '创业板ETF' } # 获取历史数据函数 def get_etf_data(code, start_date='2015-01-01', end_date='2023-12-31'): lg = bs.login() rs = bs.query_history_k_data_plus( code, "date,code,open,high,low,close,volume", start_date=start_date, end_date=end_date, frequency="d", adjustflag="3" ) data_list = [] while (rs.error_code == '0') & rs.next(): data_list.append(rs.get_row_data()) df = pd.DataFrame(data_list, columns=rs.fields) df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) df.set_index('date', inplace=True) # 转换数据类型并处理缺失值 df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce') df.fillna(method='ffill', inplace=True) # 前向填充缺失值 df.dropna(inplace=True) # 删除仍有缺失的行 bs.logout() return df # 合并所有ETF数据 all_data = {} for code in etf_codes: all_data[code] = get_etf_data(code) # 对齐日期索引 common_index = set.intersection(*[set(df.index) for df in all_data.values()]) for code in all_data: all_data[code] = all_data[code].loc[common_index] ``` --- ### 三、Backtrader策略实现 ```python import backtrader as bt class ETF_Rotation(bt.Strategy): params = ( ('momentum_period', 20), # 动量计算周期 ('rebalance_days', 10), # 调仓间隔天数 ) def __init__(self): self.inds = {} for d in self.datas: self.inds[d] = {} self.inds[d]['mom'] = bt.indicators.Momentum( d.close, period=self.p.momentum_period ) self.counter = 0 def next(self): self.counter += 1 if self.counter % self.p.rebalance_days != 0: return # 选择动量最高的ETF mom_ranks = [ (d, self.inds[d]['mom'][0]) for d in self.datas ] mom_ranks.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) selected = mom_ranks[0][0] # 卖出当前持仓 for d in self.datas: if self.getposition(d).size > 0 and d != selected: self.close(d) # 买入新标的 if self.getposition(selected).size == 0: size = self.broker.getvalue() * 0.95 / selected.close[0] self.buy(selected, size=size) ``` --- ### 四、回测执行与绩效分析 ```python # 初始化引擎 cerebro = bt.Cerebro() # 添加数据 for code, df in all_data.items(): data = bt.feeds.PandasData( dataname=df, datetime=None, # 使用索引作为时间 openinterest=-1 ) cerebro.adddata(data, name=etf_codes[code]) # 配置策略参数 cerebro.addstrategy(ETF_Rotation) cerebro.broker.setcash(1000000) cerebro.broker.setcommission(commission=0.001) # 0.1%手续费 # 添加分析指标 cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.SharpeRatio, _name='sharpe') cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.DrawDown, _name='drawdown') cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.Returns, _name='returns') # 运行回测 results = cerebro.run() strat = results[0] # 提取分析结果 sharpe = strat.analyzers.sharpe.get_analysis()['sharperatio'] drawdown = strat.analyzers.drawdown.get_analysis()['max']['drawdown'] annual_return = strat.analyzers.returns.get_analysis()['rnorm100'] print(f"夏普比率: {sharpe:.2f}") print(f"最大回撤: {drawdown:.2%}") print(f"年化收益: {annual_return:.2%}") ``` --- ### 五、可视化分析 ```python import matplotlib.pyplot as plt import quantstats as qs # 生成QuantStats报告 returns = pd.Series(strat.analyzers._TimeReturn.get_analysis()) qs.reports.full(returns, output='report.html') # 绘制净值曲线 plt.figure(figsize=(12,6)) plt.plot(returns.cumsum(), label='Strategy') plt.title('ETF轮动策略净值曲线') plt.xlabel('日期') plt.ylabel('累计收益') plt.legend() plt.grid(True) plt.show() # 最大回撤可视化 qs.plots.drawdown(returns, figsize=(12,6)) ``` --- ### 关键点说明 1. **数据清洗**：使用前向填充(`ffill`)处理缺失值，确保数据连续性 2. **动量计算**：基于20日收益率选择表现最好的ETF 3. **风险控制**：每10个交易日调仓一次，避免过度交易 4. **交易成本**：设置0.1%的单边交易手续费 5. **可视化工具**：结合`matplotlib`和`quantstats`生成专业图表建议先用小部分历史数据测试代码逻辑，再扩展至全历史周期。可根据实际需求调整动量周期、调仓频率、ETF品种等参数。